数据可视化图表评价原则（数据可视化的图表类型）

数据可视化常用的五种方式及案例分析

1、下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。

2、分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。网络 在网络中展示数据间的关系，它是一种常见的展示大数据量的方法，结构较为复杂。

3、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。图形可视化 在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

4、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

5、通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

6、分析结果：通过观察折线图，可以直观地看到学生成绩的变化趋势，从而进行分析。案例二：柱状图可视化 柱状图常用于比较不同分类数据的大小。例如，可以展示不同学科的成绩比例，或者展示不同产品的销售额。使用Python的seaborn库，可以方便地绘制柱状图。

【数据可视化·图表篇】柱状图&折线图

官方解释：柱状图（bar chart），是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。

柱状图作为数据可视化中最常用且变化丰富的工具，本文将深入解析其应用场景和实操案例。柱状图适用于比较单一维度（如时间或类别）下的数值，如展示月度销售额变化或不同项目间的对比。柱状图的基础概念包括维度和数值。维度是分析的视角，如时间（如2019年每月销售），而数值是衡量指标，如销售额。

在数据可视化的世界里，图表就如同语言，直方图和柱状图则是其中的两种基本表达方式。它们虽然看似相似，却有着独特的功能和适用场景，让你在图表届成为真正的高手。下面，我们来深入探讨这两种图表的区别，让你更好地掌握它们的精髓。首先，直方图是数据分布的忠实描绘者，它关注的是频次而非数值大小。

应用不同 柱形图：通常利用于较小的数据集分析。饼图：常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。绘制时注意事项不同 饼图：饼图显示一系列数据（数据系列：图表中绘制的相关数据点，这些数据点来自表的行或列。

①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。

数据可视化怎么选择图表

1、柱形图 显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，主要使用颜色进行类型区分。XY轴的二维空间体现。柱形图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。主要用于比较各组数据之间的差别或数据变化情况。

2、要理解数据可视化，首先需要了解图表的不同类型。阅读图表时，通常左上角会呈现关键信息。图表通常包含六种元素：数据点、坐标轴、图例、标题、网格线和数据标签。以下是四种常用的图形：散点图：它反映两个数值之间的关系，例如学生考试时间与分数的关系。

3、数据可视化通常有三种主要的表现形式：静态图表、动态图表和交互式图表。 静态图表包括柱状图、折线图、饼图等传统图表，它们通常用于展示静态的数据趋势和关系。 动态图表则更加强调数据的变化和动态过程，如动态地图、时间序列动画等，能够更直观地展示数据的变化和趋势。